1、三維視頻使用戶能夠自由選擇觀看的視點與視角，并體驗三維視覺感知，可廣泛應用于三維電視、娛樂、視頻通話、視頻監(jiān)控、藝術展覽、教育、醫(yī)療和軍事等各個領域。典型的三維視頻數(shù)據(jù)包括多視點視頻與相應的深度圖像序列。三維視頻信息量巨大，是制約其應用的瓶頸，因此三維視頻壓縮技術成為近幾年的研究熱點，尤其是基于H．264/AVC標準的三維視頻編碼標準化工作成為運動圖像專家組（Moving Picture Experts Group，MPEG）近年來的主

2、要活動內(nèi)容之一。 本論文深入研究了基于H．264/AVC的三維視頻壓縮編碼方法及相關技術，主要研究內(nèi)容與成果如下： 1．提出一種基于深度特征的多視點視頻圖像區(qū)域分割算法，并可同時估計得到每一個圖像區(qū)域的視差。已有基于深度特征的區(qū)域分割算法的一個共同特點是需要先估計得到基于像素或圖像塊的視差場，再分割得到不同深度層區(qū)域。提出的算法能夠避免計算和分割圖像視差場，直接提取圖像中各對象的深度特征計算得到區(qū)域視差，并基于這些區(qū)域視

3、差進行圖像分割得到不同深度層次區(qū)域。 2．總結與分析了已有的普通視頻與可伸縮視頻的運動信息預測編碼方法，提出一種多視點視頻視點間運動預測編碼方法——基于精細粒度運動匹配的視點間運動跳過模式。運動跳過模式是一種已有的視點間預測編碼技術，它能夠節(jié)省編碼宏塊運動信息所需的比特開銷，提高多視點視頻編碼總體效率。提出的精細粒度運動匹配方法在鄰近視點圖像中搜索得到當前編碼宏塊的最優(yōu)運動信息，再將該運動信息用于視點間運動跳過模式，從而顯著改進

4、已有運動跳過模式的編碼效率。該項技術已被聯(lián)合視頻小組（Joint Video Team，JVT）納入多視點視頻編碼參考軟件。 3．視頻圖像與對應深度圖像間具有極強的相關性，表現(xiàn)為對象邊界的相似性和對象運動的相似性。因此本論文提出一種視頻-深度聯(lián)合預測編碼方法，包括視頻．深度運動信息復制與視頻．深度運動信息預測兩種機制，可在編碼深度圖像過程中重用視頻圖像編碼產(chǎn)生的運動信息，從而提高深度圖像壓縮效率。此外，對多視點視頻．深度聯(lián)合預測

5、編碼結構進行了初步研究，設計出一種預測結構能夠將已有各種預測編碼工具納入其中，靈活使用這些工具可以有效去除各種冗余信息。 4．視頻編碼預處理能夠消除或降低視頻圖像采集過程中引入的各種噪聲和畸變失真，改善視頻圖像質(zhì)量，并能提高后續(xù)的視頻壓縮編碼效率。本論文對其中的自動曝光功能進行了深入研究，提出一種基于圖像亮度直方圖的自動曝光控制方法。算法從亮度直方圖分布中推導得到不感興趣區(qū)域，為這些不感興趣區(qū)域分配相對較小的權值來降低它在計算加